یادگیری در هوش مصنوعی(قسمت اول)

 

مقدمه:

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به عنوان یکی از حوزه‌های پیشرفته علوم کامپیوتر، به توسعه سیستم‌ها و برنامه‌هایی می‌پردازد که قادر به تفکر، یادگیری و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه هستند. یکی از مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی، یادگیری است. یادگیری در هوش مصنوعی به مجموعه روش‌ها، الگوریتم‌ها و فنونی اشاره دارد که سیستم‌های هوشمند را قادر به اکتساب دانش و تجربه می‌کند. این مقاله به بررسی روش‌ها، کاربردها و چالش‌های یادگیری در هوش مصنوعی می‌پردازد.

درباره ی افزایش قدرت یادگیری مقاله ی کاملی در سایت مغز برتر منتشر شده است.

بخش اول: روش‌های یادگیری در هوش مصنوعی

در این بخش، به بررسی روش‌های یادگیری مورد استفاده در هوش مصنوعی می‌پردازیم. این روش‌ها شامل یادگیری نظارت شده، یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نظارت است. هر یک از این روش‌ها دارای ویژگی‌ها، مزایا و محدودیت‌های خود هستند که در اینجا به تفصیل بررسی می‌شوند. اما در ابتدا باید بدانیم که هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی چیست ؟

هوش مصنوعی به مجموعه ای از روش ها و الگوریتم ها گفته می شود که با زبان های برنامه نویسی ساخته شده ، که به کامپیوتر ها ، ربات ها و ماشین ها قدرت یادگیری و حل مسئله می دهد. به طوری که آنان را قادر می سازد تا فعالیت های انسانی را همانند انسان انجام دهند. هدف جامعه ی بشری از ایجاد هوش مصنوعی ، سپردن کارهای سخت و طاقت فرسا و فراهم کردن آسایش بیشتر برای زندگی انسانی می باشد.

هوش مصنوعی به دو دسته ی اصلی هوش ضعیف و قوی تقسیم می شود. هوش مصنوعی ضعیف به هوش مصنوعی گفته می شود که توانایی انجام کارهای محدود انسانی را دارد. مانند تشخیص الگو و ترجمه متن. در حالی که هوش مصنوعی قوی ، توانایی تفکر و ادراک و پاسخگویی به سوالات انسان را دارد ، تعریف می شود. استفاده از این نوع هوش مصنوعی در صنعت و تکنولوژی ، بیشتر مورد توجه می باشد.

هوش مصنوعی چه کاربردهایی دارد؟

تا چند سال پیش ، هوش مصنوعی نام چندان آشنایی برای همگان نبود. ولی با ظهور چت جی چی تی ، انقلابی در این حوزه به پا شد. کم تر کسی است که امروزه اسم ربات چت جی پی تی را نشنیده باشد. این چت بات نوعی از هوش مصنوعی بود که برای اولین بار مفهوم هوش مصنوعی برای همگان را تا حد زیادی ملموس تر کرد. اما این تنها استفاده از هوش مصنوعی نمی باشد. این فناوری به دلیل داشتن الگوریتم ها و روش های اعمال متعدد ، انواع مختلفی دارد که در حوزه های مختلف کاربرد دارند.به طور مثال:

۱-علم رباتیک:

ربات های هوشمند با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی با الگو برداری از انسان ، فعالیت های انسانی را آموخته و با دقت بیشتری انجام می دهند. این ربات ها بیشتر در صنعت به کار می روند. صنایعی همچون خودرو سازی ، برق ، الکترونیک ، پزشکی و خدمات راهبردی

۲-سیستم های ناوبری:

این نوع از هوش مصنوعی به گونه ای است که راهنمای مسیر است و فرد مورد نظر را از کوتاه ترین مسیر ممکم به مقصد می رساند. این نوع از یادگیری هوش مصنوعی بیشتر در خودرو های خودران و برقی کاربرد دارد. این سیستم با تشخیص مسیرها ، علائم راهنمایی و رانندگی و حوادثی که ممکن است منجر به ایجاد ترافیک شود ، بهترین مسیر را با توجه به شرایط موجود به راننده اطلاع می دهد.

۳-پردازش زبان طبیعی:

در این نوع از یادگیری، هوش مصنوعی با الگوگیری از مدل زبان و گفتار انسانی ، می تواند زبان انسان را درک ، تفسیر و در پاسخ به سوالات مطرح شده ، پردازش کند. این نوع از هوش مصنوعی بیشتر در ترجمه های ماشینی ، تحلیل و خلاصه کردن متن ، ربات های چت آنلاین و ارتباط با سیستم های صوتی به کار می رود.

۴-پزشکی:

به طور کلی هوش مصنوعی در صنعت پزشکی ، کاربردهای زیادی دارد. سیستم های هوش مصنوعی با یادگیری و آزمون و خطا قادر خواهند بود تا تصاویر پزشکی را تحلیل و به تشخیص سریع تر و دقیق تر بیماری کمک کنند. این فناوری می تواند در تشخیص سرطان ، امراض قلبی و تحلیل تصاویر مختلف پزشکی استفاده شود.

۵-صنعت گیم:

آیا تا به حال از خود پرسیده اید که شخصیت های مختلف حاضر در بازی چگونه وظایف و کارهایی که به آنان داده می شود را انجام می دهند؟ نوعی از یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد ، که به پردازش این شخصیت ها و کارهایشان می پردازد. این نوع از هوش مصنوعی معمولا با موتور های بازی سازی اعمال می شود. این موتورهای بازی سازی با هوش مصنوعی منحصر به فردی که دارند ، چگونگی تعاملات و تصمیم گیری های هوشمندانه را به شخصیت مورد نظر در بازی ، می آموزند.

۶-مدیریت منابع و خدمات:

این نوع از یادگیری در هوش مصنوعی با داده هایی که از فضای نمونه ای می گیرد ، به انتخاب و تصمیم گیری درست در استخدام و مدیریت منابع انسانی ، کمک شایانی می کند. به طور مثال شما حتما تا به حال در سایت های فروشگاهی و آگهی به دنبال کالا و یا شغل مورد نظر خود گشته اید.  هوش مصنوعی که این سایت ها دارند با رهگیری فعالیت های شما در بستر اینترنت به علایقتان پی می برند. و همیشه کالا ها و یا آگهی هایی که مورد علاقه ی شما می باشد را به شما پیشنهاد می دهند. آنان سعی می کنند با این هوش مصنوعی فروش بیشتر و لذت  بیشتری از وبگردی را برای مشتریان خود فراهم کنند.

۷-صنایع نظامی:

اگر اخبار را دنبال کرده باشید ، حتما دیده اید که کشور های مختلف جدیدا سعی می کنند تا از فناوری هوش مصنوعی در تولیدات نظامی خود استفاده کنند. نمونه ی موفق این استفاده را در پهباد های شاهد می توان دید که در جنگ روسیه و اوکراین ، سروصدای زیادی به پا کردند. فناوری هوش مصنوعی با رهگیری ، نشانه گیری دقیق تر اهداف و تجزیه و تحلیل حرکات دشمن ، پنجره ای جدید رو به جنگ های آینده باز کرده است.از این فناوری در کنترل پهبادها ، هواپیما های بدون سرنشین ، موشک های بالستیک و سیستم های راداری و جنگ اطلاعاتی استفاده می شود.

 

الگوریتم های هوش مصنوعی:

هوش مصنوعی الگوریتم های متعددی دارد که هر کدام برای یک مشکل خاص و در یک سیستم به خصوص به کار می روند.در این بخش به طور خلاصه چند الگوریتم یادگیری در هوش مصنوعی را خدمتتان معرفی می کنیم. ولی در ابتدا باید با مدل سازی ریاضی و بهینه سازی آشنا شویم تا به بحث الگوریتم ها برسیم. پس در ادامه با ما همراه باشید.

مدل سازی ریاضی:

اگر ما بتوانیم یک سیستم و یا سامانه را به زبان ریاضی بیان کنیم ، آنگاه می گوییم که آن سیستم و یا سامانه را مدل سازی ریاضی کرده ایم. این گونه بیان کردن سیستم ها به زبان ریاضی باعث درک بهتر عملکرد آن سیستم شده ، که با مدل سازی آن می توانیم این سیستم را در حل سایر مشکلات در حوزه های دیگر به کار ببریم. اکثر سیستم هایی که در حوزه ی هوش مصنوعی مدل سازی و به الگوریتم تبدیل شده اند ، از طبیعت الهام گرفته شده اند. چون طبیعت بیشترین زمان را برای سازگار کردن اجزای خود در اختیار داشته ، پس حتما بهترین جواب ممکن را برای حل مشکلات خود پیدا کرده است.پس ما با مدل سازی این سیستم ها به بهترین جواب ممکن در آن حوزه خواهیم رسید.

بهینه سازی:

همان طور که در تعریف مدل سازی نیز بیان کردیم ، بیشتر این مدل سازی ها برگرفته شده از طبیعت می باشند .مثل الگوریتم مورچگان ، الگوریتم زنبور ، ملخ و … از این الگوریتم ها برای بهینه سازی سیستم ها و سامانه ها استفاده می شود. به طور مثال اگر بخواهیم یک طرح تجاری را طرح ریزی کنیم و یا بخواهیم از یک استراتژی مارکتینگ استفاده کنیم ، ابتدا باید آن را از لحاظ اقتصادی بهینه سازی کنیم ، تا برایمان صرفه ی اقتصادی داشته باشد.

حال که با این دو مفهوم آشنا شدیم ، به معرفی چند الگوریتم هوش مصنوعی می پردازیم. پس با ما همراه باشید.

الگوریتم مورچگان:

این الگوریتم جزو الگوریتم های بهینه سازی می باشد که به اسم (Ant Colony) نیز شناخته می شود. چیزی که در این روش اصل و مبنا تلقی می شود ، پیدا کردن غذا توسط مورچه ها می باشد که به بهینه ترین شکل ممکن خود درآمده است.

شرح شیوه ی مدل سازی:

دو مورچه را تصور کنید که در حال حرکت از آشیانه ، در مسیر های متفاوت ، به سمت منبع غذایی می باشند. یکی از این مسیرها کوتاه تر و دیگری طولانی تر می باشد.  مورچه ها به دلیل بینایی بسیار ضعیف علنا نابینا محسوب می شوند . قوی ترین حس مورچه هل برای بقا  حس بویایی آنها است . مورچها در مسیر حرکت ، از خود فورومون (اسید فورمیک) آزاد می کنند که رد آن درمسیر باقی می ماند و با گذر زمان تبخیر شده و اثر آن از بین می رود. حال فرض کنید که مورچه ی اول  به طور اتفاقی مسیر کوتاه تر را بپیماید. بنابراین زودتر به منبع غذایی رسیده و حرکت برگشتی به سمت لانه را زودتر از مورچه ی شماره دو آغاز می کند. مورچه ی شماره یک در مسیر بازگشتش نیز دوباره روی مسیر فورومون ریخته و رد آن را تقویت می کند.

این اتفاقات در صورتی است که مورچه شماره دو هنوز به منبع غذایی نرسیده و یا حرکت بازگشتی خود را شروع نکرده است. وقتی بقیه ی مورچه ها بخواهند از لانه مسیر خود به سمت منبع غذایی را پیدا کنند.  مسیری را انتخاب می کنند که بیشترین رد فورومون در آن باقی مانده باشد. پس مورچه ی سوم که از لانه شروع به حرکت کرده است از مسیر مورچه ی شماره یک به مسیر خود ادامه می دهد. این روند آنقدر ادامه پیدا خواهد کرد تا سیستم به بهینه ترین شکل خود برسد. یعنی تمامی مورچه ها از مسیر مورچه ی شماره یک به مسیر خود ادامه دهند.

الگوریتم وال ها:

الگوریتم بهینه‌سازی وال‌ها (Particle Swarm Optimization Algorithm) یک الگوریتم محاسباتی است که بر اساس رفتار گروهی و همکاری بین وال‌ها برای حل مسائل بهینه‌سازی عمل می‌کند. این الگوریتم بر ایدهٔ حرکت گروهی وال‌ها در جستجوی مناطق بهینه بر مبنای تجربهٔ شخصی و جمعیتی استوار است.

در الگوریتم بهینه‌سازی وال‌ها، هر وال نمایندهٔ یک نقطهٔ در فضای جستجو است. هر وال دارای موقعیت و سرعتی است که به طور تصادفی اولیه تولید می‌شود. در هر مرحله، وال‌ها با توجه به موقعیت فعلی خود و بهترین موقعیتی که تاکنون یافته‌اند، سرعت و موقعیت خود را به روز می‌کنند.

وال‌ها در طول جستجوی بهینه، با استفاده از تجربهٔ شخصی و تجربهٔ جمعیت، بهترین موقعیت‌ها را کشف می‌کنند و سعی می‌کنند به آن‌ها نزدیک شوند. در هر مرحله، وال‌ها با تغییر سرعت و موقعیت خود، به سمت بهبود موقعیت و بهینه‌سازی تابع هدف حرکت می‌کنند.

الگوریتم بهینه‌سازی وال‌ها به دلیل سادگی و قدرت جستجوی خوبی که دارد، در حل مسائل بهینه‌سازی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم در مسائلی مانند تابع هدف چندگانه، بهینه‌سازی ترکیبیاتی، مسائل مسیریابی، طراحی شبکه، تطبیق پارامترها و سایر مسائل بهینه‌سازی پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرد.

نتیجه گیری:

در این مقاله تا حدی با یادگیری هوش مصنوعی آشنا شدیم. البته گفتنی است که مسائل هوش مصنوعی دریای بزرگی است که هر کسی توانایی شنا در این دریای بیکران را ندارد. تسلط نسبی به مسائل هوش مصنوعی نیاز به تمرین ممارثت زیادی دارد.مقاله ای که خدمتتان ارائه شد قسمت اول از یادگیری هوش مصنوعی می باشد. بنابراین برای تکمیل کردن این بحث به قسمت دوم این مقاله رجوع کنید.